面向 LLM 的自适应潜在空间推理

基于摘要分析。本文研究语言模型能否在生成 token 前直接进行有效的潜在空间计算，以降低对显式推理文本的依赖。作者提出 Adaptive Latent-Space Reasoning（ALSR）：冻结预训练骨干，为每个输入维护并迭代优化潜在状态，在不输出 token 的过程中计算，并仅通过结果奖励训练自适应停止策略，无需监督推理轨迹或从头预训练。 核心机制是将部分推理计算从显式 token 生成转移到潜在状态更新，并由停止策略决定何时结束这一过程。摘要未说明潜在状态如何接入骨干、更新算子、奖励与优化目标的具体形式，以及训练哪些附加参数，这些实现细节尚未验证。 作者报告，在数学基准上，ALSR 相比未修改的预训练骨干改善了准确率与解码 token 数之间的权衡，并与训练完整骨干的 GRPO 保持竞争力。在 Qwen-3.5-4B 上，采用仅数学任务的训练分布后，作者报告其在五个科学、编程基准及 ARC-AGI-1 的两个公开划分上，平均 Pass@1 比未修改骨干高 14.6 个百分点，比 GRPO 高 7.1 个百分点。各基准名称、划分细节与均值汇总方式尚未验证。在已具备显式推理行为的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 上，作者报告主要收益是减少解码长度，摘要未给出具体降幅。 需要区分减少解码 token 与降低总推理成本：潜在状态迭代同样需要计算，摘要不足以确认端到端时延、显存或总计算量是否下降。实验协议、计算预算匹配、消融及统计信息尚未验证。本文主要研究对象是 LLM 推理，并非 EEG 解码或 BCI；已有 EEG 相关工作尚未检索确认，当前材料不足以建立具体迁移路径。